--- title: "Passage Ranking i GEO: optymalna struktura treści pod cytowania w AI" description: "Passage Ranking pod cytowania w AI: Answer-Ready Blocks liczące od 40 do 60 słów pod każdym nagłówkiem, sekcje od 120 do 180 słów, listy i JSON-LD." locale: "pl" canonical: "https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/seo-geo/geo-seo-przewodnik-po-generative-engine-optimization/passage-ranking-i-geo-optymalna-struktura-tresci-pod-cytowania-w-ai" category: "SEO & GEO" topic: "SEO dla AI: przewodnik po Generative Engine Optimization" updated: "2026-10-28T13:33:52.689Z" source: "Blck Alpaca e.U., blckalpaca.at" --- # Passage Ranking i GEO: optymalna struktura treści pod cytowania w AI Passage Ranking to zdolność wyszukiwarek i systemów AI do niezależnej oceny, pozycjonowania i cytowania w odpowiedziach AI poszczególnych fragmentów strony. Optymalnie przygotowana treść składa się z samodzielnych jednostek (Answer-Ready Blocks), które w pełni odpowiadają na pytanie bez otaczającego kontekstu i znajdują się bezpośrednio pod jasnym nagłówkiem. ## W skrócie - Passage Ranking ocenia poszczególne fragmenty niezależnie od całej strony; według Google Passage Indexing dotyczy 7% wszystkich zapytań. - Modele LLM wyodrębniają atomowe jednostki informacji (zdania, punkty list, komórki tabel), a nie całe strony. Treść musi być zrozumiała bez kontekstu. - Umieść Answer-Ready Blocks liczące od około 40 do 60 słów bezpośrednio pod nagłówkiem; sekcje utrzymuj zwięzłe, w granicach około 120 do 180 słów na jednostkę znaczeniową. - Listy i tabele są cytowane chętniej: 63% z blisko 400 milionów cytowań AI odsyłało do artykułów typu listicle. - Według badań z Princeton celowe działania GEO mogą zwiększyć widoczność w odpowiedziach generatywnych nawet o 40%. - Schema dopasowana do typu treści (Article: 1,77%) jest mało rozpowszechniona, co daje wyraźną przewagę konkurencyjną w odkrywaniu treści przez AI. - Pomiar przesuwa się od kliknięcia do cytowania: AI Overviews obniżają CTR pozycji 1 o około 34,5%; tracking zgodny z ochroną danych jest obowiązkowy (Austria: RODO i § 165 TKG 2021, Niemcy: RODO i § 25 TDDDG, Szwajcaria: revDSG). ## Dlaczego Passage Ranking jest kluczowy dla GEO Wyszukiwarki i systemy [AI](https://blckalpaca.at/pl/slownik/ai) od dawna nie oceniają treści wyłącznie na poziomie strony. Dzielą strony na poszczególne fragmenty i oceniają je niezależnie od siebie. Dla widoczności w odpowiedziach AI ta zmiana jest fundamentalna: o miejsce nie konkuruje już cała strona, lecz każdy pojedynczy, samodzielny blok tekstu. Google ogłosił tzw. Passage Indexing w październiku 2020 roku i wdrażał go od lutego 2021 roku. Według Google technika ta dotyczy [7% wszystkich zapytań we wszystkich językach po pełnym globalnym wdrożeniu](https://searchengineland.com/how-google-indexes-passages-of-a-page-and-what-it-means-for-seos-342215). Ważne jest rozróżnienie: Google nadal indeksuje całe strony, ale dodatkowo ocenia treść i znaczenie poszczególnych fragmentów. Precyzyjniejszym terminem jest więc Passage Ranking, a nie Passage Indexing. Wraz z rozwojem wyszukiwania generatywnego ta zasada zyskała nowy wymiar. AI Overviews, ChatGPT i Perplexity nie wyodrębniają całych stron, lecz atomowe jednostki informacji: pojedyncze zdania, punkty list lub komórki tabel. Jeśli zależy Ci na cytowaniach w tych odpowiedziach, musisz tak ustrukturyzować treści, aby te jednostki były w pełni zrozumiałe bez otaczającego kontekstu. Właśnie tu wkracza [Generative Engine Optimization (GEO)](https://blckalpaca.at/pl/uslugi/geo). W regionie DACH ten trend dotarł już do samej wyszukiwarki Google: w marcu 2025 roku Google [wdrożył w Niemczech, Austrii i Szwajcarii](https://blog.google/intl/de-de/produkte/suchen-entdecken/google-suche-101-uebersicht-mit-ki/) Przeglądy od AI (AI Overviews), na start wyłącznie dla zalogowanych użytkowników, którzy ukończyli 18 lat. Od tego czasu niemieckojęzyczne strony konkurują bezpośrednio w wynikach wyszukiwania o cytowania w odpowiedziach AI. ## Jak działa Passage Ranking i jak przekłada się na cytowania w GEO Mechanizm działa w dwóch krokach. Najpierw wyszukiwarka crawluje całą stronę (full-page crawling). Następnie model NLP dzieli treść na fragmenty tematyczne, kierując się nagłówkami i semantycznymi zmianami tematu. Każdy fragment otrzymuje własną ocenę trafności względem zapytania. Strona o szerokim zakresie może więc rankować na bardzo konkretne pytanie, jeśli jedna jej sekcja precyzyjnie na nie odpowiada. Systemy generatywne idą o krok dalej. Budując odpowiedź, duże modele językowe nie wyodrębniają pierwszego lepszego akapitu, lecz najmniejszą sensowną jednostkę informacji. Jasno sformułowane zdanie, precyzyjny punkt listy czy wiersz tabeli można bezpośrednio przenieść do wygenerowanej odpowiedzi i opatrzyć źródłem. Długie, zagmatwane akapity bez jasnego przekazu się do tego nie nadają. Badania pokazują, że taka struktura działa w mierzalny sposób. Publikacja z Princeton na temat Generative Engine Optimization (KDD 2024) dowodzi, że celowe działania GEO [mogą zwiększyć widoczność w odpowiedziach generatywnych nawet o 40%](https://collaborate.princeton.edu/en/publications/geo-generative-engine-optimization/). Badanie wskazuje jednocześnie, że skuteczność poszczególnych taktyk różni się w zależności od dziedziny, co wymaga optymalizacji dopasowanej do danej branży. Praktyczny wzorzec strukturalny dodatkowo wzmacnia ten efekt. Analiza danych obejmująca około 25 000 adresów URL i blisko 400 milionów cytowań AI w sześciu silnikach AI wykazała, że [63% wszystkich cytowań odsyłało do artykułów typu listicle](https://searchengineland.com/ai-search-loves-listicles-what-25000-urls-reveal-about-citations-477682). W zależności od modelu udział ten wynosił od 40 do 65%, przy czym Copilot był na dolnym, a Gemini na górnym końcu skali. Systemy AI wyraźnie chętniej wyodrębniają więc treści ustrukturyzowane i podzielone na punkty. ## Dobre praktyki: struktura treści gotowa do cytowania Poniższe zasady sprawiają, że treści są optymalnie przygotowane pod Passage Ranking i cytowania przez AI. - **Answer-Ready Blocks bezpośrednio pod nagłówkiem:** Tuż pod każdym śródtytułem umieść samodzielną odpowiedź liczącą od około 40 do 60 słów. Ten blok musi w pełni odpowiadać na pytanie zawarte w nagłówku, bez potrzeby sięgania do reszty tekstu. To właśnie tę jednostkę [LLM](https://blckalpaca.at/pl/slownik/llm) wykorzystuje jako cytat. - **Spójna hierarchia nagłówków:** Stosuj przejrzystą strukturę H2 nad H3 bez pomijania poziomów. Jasne nagłówki wyznaczają modelowi NLP miejsca cięcia przy segmentacji fragmentów. Chaotyczna hierarchia utrudnia czyste rozdzielenie tematów. - **Śródtytuły w formie pytań:** Formułuj nagłówki jako konkretne pytania lub precyzyjne stwierdzenia odpowiadające intencji wyszukiwania. Dzięki temu bezpośrednio odzwierciedlają prompty, którymi użytkownicy odpytują systemy AI. - **Długość sekcji podporządkowana odpowiedzi:** Utrzymuj sekcje tematyczne zwięzłe, zwykle w przedziale od około 120 do 180 słów na jednostkę znaczeniową. Każdy fragment powinien wyczerpująco omówić jeden temat, zanim zacznie się kolejny. - **Stosowanie list punktowanych i tabel:** Zamieniaj wyliczenia, porównania i instrukcje krok po kroku na listy i tabele. Te formaty dostarczają atomowych jednostek, które systemy AI wyodrębniają najchętniej, co potwierdza wysoki udział artykułów typu listicle w cytowaniach. - **Statystyki i autorytatywny język:** Popieraj kluczowe tezy konkretnymi danymi z linkami do źródeł i formułuj je precyzyjnie. Badania nad GEO z Princeton zaliczają dodawanie wiarygodnych dowodów do skutecznych dźwigni zwiększania prawdopodobieństwa cytowania, ale jednocześnie wskazują, że efekty zależą od tematu. ## Dane strukturalne jako sygnał groundingu [Znaczniki Schema.org w formacie JSON-LD](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/seo-geo/seo-on-page/schema-markup-on-page-konieczny-dla-wynikow-rozszerzonych-nie-dla-cytowan-ai) pomagają systemom AI jednoznacznie rozpoznać encje i typy treści na stronie. W przypadku treści redakcyjnych istotne są przede wszystkim `Article`, `FAQPage` i `HowTo`. Te oznaczenia dostarczają czytelny maszynowo sygnał groundingu, który wspiera tematyczne przyporządkowanie fragmentu. Tu kryje się konkretna przewaga konkurencyjna. Według HTTP Archive Web Almanac [JSON-LD występował w 2024 roku na 41% wszystkich stron, wobec 34% w 2022 roku](https://almanac.httparchive.org/en/2024/structured-data). Typy dopasowane do rodzaju treści są natomiast rzadkie: `schema.org/article` osiągnęła zaledwie 1,77%, a `schema.org/product` 1,50%. Jeśli konsekwentnie oznaczasz semantycznie artykuły, FAQ i poradniki, wyróżniasz się na tle zdecydowanej większości i ułatwiasz AI odkrywanie swoich treści. ## Fundament techniczny: crawlowalność i wydajność Żadnego fragmentu nie da się zacytować, jeśli crawlery nie pobierają go niezawodnie. Fundament techniczny to więc warunek konieczny, a nie dodatek. Na pierwszym miejscu jest crawlowalność. Treści muszą być dostarczane po stronie serwera lub prerenderowane, aby crawlery i boty AI mogły je odczytać bez wykonywania JavaScriptu. W architekturze Next.js oznacza to konsekwentne stosowanie [Server-Side Rendering lub Static Generation](https://blckalpaca.at/pl/uslugi/dedykowane-oprogramowanie) dla wszystkich treści, które mają być cytowane. Tekst doładowywany wyłącznie po stronie klienta pozostaje niewidoczny dla wielu crawlerów AI. Liczy się też szybkość dostarczania. Szybkie strony serwowane przez edge i CDN ułatwiają częste i pełne crawlowanie. W Core Web Vitals wciąż jest sporo do poprawy: według HTTP Archive [48% stron mobilnych spełniło w 2025 roku wszystkie trzy wskaźniki Core Web Vitals](https://almanac.httparchive.org/en/2025/performance). Szczegółowo: na urządzeniach mobilnych 62% stron miało dobry LCP, 77% dobry INP, a 81% dobry CLS. Najsłabszym pojedynczym wskaźnikiem jest więc Largest Contentful Paint, czyli czas ładowania największego widocznego elementu. Tu warto zacząć optymalizację. ## Zarządzanie crawlerami AI: widoczność a ochrona treści Jeśli chcesz pojawiać się w odpowiedziach AI, musisz świadomie zarządzać crawlerami AI. W pliku `robots.txt` możesz pojedynczo dopuszczać lub blokować boty takie jak GPTBot, ClaudeBot i PerplexityBot. To strategiczny wybór między widocznością a ochroną treści. Dane pokazują, jak nierówny jest obecnie stosunek nakładów do korzyści. Według Cloudflare stosunek crawlowania do odesłań wynosił w lipcu 2025 roku [około 38 000 do 1 w przypadku Anthropic, około 1091 do 1 w przypadku OpenAI i około 5,4 do 1 w przypadku Google](https://blog.cloudflare.com/crawlers-click-ai-bots-training/). Ponadto 79% crawlingu AI przypadało na trenowanie modeli, a nie na wyszukiwanie na żywo. Jeśli optymalizujesz wyłącznie pod bezpośredni ruch z odesłań, musisz znać te proporcje. Mimo to dla większości firm B2B ważniejsza jest obecność w odpowiedziach, dlatego całkowita blokada rzadko ma sens. Uzupełniająco IndexNow przyspiesza wykrywanie nowych i zmienionych treści, aktywnie powiadamiając uczestniczące wyszukiwarki o aktualizacjach. W połączeniu z kontrolą na poziomie edge i CDN pozwala to sterować tym, które boty widzą jakie treści i jak szybko. ## Najczęstsze błędy - **Zagmatwane akapity bez jasnego przekazu:** Długich bloków tekstu, które mieszają kilka tematów, nie da się czysto podzielić na segmenty, a więc też zacytować. Każdy fragment potrzebuje jednoznacznego, samodzielnego przekazu. - **Odpowiedź zakopana głęboko w tekście:** Jeśli właściwa odpowiedź pojawia się dopiero po długim wstępie, brakuje bloku nadającego się do cytowania bezpośrednio pod nagłówkiem. Systemy AI nie znajdują wtedy zwartej jednostki do wyodrębnienia. - **Keyword stuffing zamiast naturalnego języka:** Przeoptymalizowany tekst z nienaturalnymi powtórzeniami pogarsza czytelność dla ludzi i maszyn. Precyzyjne, autorytatywne sformułowania sprawdzają się lepiej niż wysoka gęstość słów kluczowych. - **Treści renderowane tylko po stronie klienta:** Tekst, który powstaje dopiero w przeglądarce za pomocą JavaScriptu, pozostaje niewidoczny dla wielu crawlerów AI. Treści przeznaczone do cytowania powinny trafiać do HTML-a renderowanego po stronie serwera. - **Pomijanie danych strukturalnych:** Jeśli rezygnujesz ze znaczników `Article`, `FAQPage` lub `HowTo`, tracisz skuteczny sygnał groundingu, który przy niewielkim rozpowszechnieniu schematów dopasowanych do typu treści daje wyraźną przewagę. ## Metryki i pomiar w regionie DACH Pomiar sukcesu przesuwa się od kliknięcia do cytowania. Klasyczne liczby kliknięć tracą na znaczeniu, bo odpowiedzi AI przechwytują kliknięcia. Według analizy 300 000 słów kluczowych [CTR dla pozycji 1 spada o około 34,5%, gdy pojawia się AI Overview](https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/). Badanie dotyczy zapytań informacyjnych. Jednocześnie AI Overviews są niestabilne. Według Semrush w 2025 roku pojawiały się dla [6,49% zapytań w styczniu, do lipca ich udział wzrósł do 24,61%, a do listopada spadł do 15,69%](https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/), przy próbie ponad 10 milionów słów kluczowych. Jeśli sterujesz widocznością, uwzględnij te wahania i nie polegaj na pomiarze z jednego dnia. Sensowne [KPI](https://blckalpaca.at/pl/slownik/kpi) dla GEO to zatem [śledzenie cytowań](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/seo-geo/geo-seo-przewodnik-po-generative-engine-optimization/zero-click-i-kanibalizacja-przez-ai-paradoks-ruchu) w ChatGPT, Perplexity i AI Overviews, liczba wzmianek na każdej platformie oraz widoczność w generowanych odpowiedziach. Chodzi o to, czy i jak często Twoja marka pojawia się jako źródło, a nie tylko o liczbę sesji. Do tego dochodzi kwestia prawna. Jeśli przy śledzeniu odesłań z AI i interakcji użytkowników przetwarzane są dane osobowe, w Austrii i Niemczech obowiązuje [RODO](https://blckalpaca.at/pl/slownik/rodo). Jeśli tracking zapisuje lub odczytuje pliki cookie bądź podobne identyfikatory na urządzeniu końcowym, potrzebna jest dodatkowo zgoda na podstawie [§ 165 ust. 3 TKG 2021](https://www.ris.bka.gv.at/NormDokument.wxe?Abfrage=Bundesnormen&Gesetzesnummer=20011678&Paragraf=165) w Austrii lub [§ 25 TDDDG](https://www.gesetze-im-internet.de/ttdsg/__25.html) w Niemczech. Wyjątek stanowi to, co jest bezwzględnie niezbędne do świadczenia usługi, której użytkownik wyraźnie zażądał. W Szwajcarii od 1 września 2023 roku obowiązuje [znowelizowana ustawa o ochronie danych (revDSG)](https://www.kmu.admin.ch/de/datenschutz), a RODO może dodatkowo mieć zastosowanie do szwajcarskich firm. Jeśli analizujesz źródła odesłań, takie jak ChatGPT czy Perplexity, od początku zadbaj o zbieranie danych zgodne z przepisami o ochronie danych. ## Dalsza lektura Passage Ranking i GEO są ze sobą ściśle powiązane: dopiero przejrzysta struktura treści podzielona na atomowe jednostki sprawia, że strona nadaje się do cytowania, a dopiero techniczny fundament w postaci crawlowalności, renderowania i wydajności sprawia, że ta struktura jest w ogóle widoczna. Przy wdrożeniu warto połączyć trzy elementy: treści skoncentrowane na odpowiedziach z [Answer-Ready Blocks i listami](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/seo-geo/geo-seo-przewodnik-po-generative-engine-optimization/optymalizacja-tresci-pod-ai-front-loading-i-answer-islands), konsekwentne znaczniki JSON-LD dla artykułów, FAQ i poradników oraz szybkie dostarczanie renderowane po stronie serwera z celowym zarządzaniem crawlerami AI. Uzupełniająco warto wdrożyć śledzenie cytowań, aby zmierzyć przejście od kliknięcia do cytowania. ## Dane i statystyki - Passage Indexing dotyczy 7% wszystkich zapytań we wszystkich językach po pełnym globalnym wdrożeniu; fragmenty są oceniane w rankingu dodatkowo, obok całej strony. — [Search Engine Land (na podstawie ogłoszenia Google z paź. 2020 / wdrożenia od lut. 2021) (2020)](https://searchengineland.com/how-google-indexes-passages-of-a-page-and-what-it-means-for-seos-342215) - Celowe działania GEO mogą zwiększyć widoczność w odpowiedziach generatywnych nawet o 40%. — [Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024, Uniwersytet Princeton (2024)](https://collaborate.princeton.edu/en/publications/geo-generative-engine-optimization/) - 63% z blisko 400 milionów cytowań AI (około 25 000 adresów URL, sześć silników AI) odsyłało do artykułów typu listicle; w zależności od modelu od 40 do 65%. — [Search Engine Land (analiza danych Evertune Research) (2026)](https://searchengineland.com/ai-search-loves-listicles-what-25000-urls-reveal-about-citations-477682) - W 2024 roku JSON-LD występował na 41% wszystkich stron (2022: 34%); schema.org/article osiągnęła zaledwie 1,77%, a schema.org/product 1,50%. — [HTTP Archive Web Almanac 2024, rozdział Structured Data (2024)](https://almanac.httparchive.org/en/2024/structured-data) - W 2025 roku 48% stron mobilnych spełniło wszystkie trzy wskaźniki Core Web Vitals; na urządzeniach mobilnych dobry LCP miało 62% stron, dobry INP 77%, a dobry CLS 81%. — [HTTP Archive Web Almanac 2025, rozdział Performance (2025)](https://almanac.httparchive.org/en/2025/performance) - Stosunek crawl-to-refer w lipcu 2025: Anthropic około 38 000 do 1, OpenAI około 1091 do 1, Google około 5,4 do 1; 79% crawlingu AI przypadało na trenowanie modeli. — [Blog Cloudflare (2025)](https://blog.cloudflare.com/crawlers-click-ai-bots-training/) - CTR dla pozycji 1 spada o około 34,5%, gdy pojawia się AI Overview (próba: 300 000 słów kluczowych, zapytania informacyjne). — [Blog Ahrefs (2025)](https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/) - W 2025 roku AI Overviews pojawiały się dla 6,49% zapytań w styczniu, 24,61% w lipcu i 15,69% w listopadzie (próba: ponad 10 milionów słów kluczowych). — [Blog Semrush, AI Overviews Study (2025)](https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/) ## Najczęściej zadawane pytania ### Czym jest Passage Ranking? Passage Ranking to zdolność wyszukiwarek i systemów AI do niezależnej oceny i pozycjonowania poszczególnych fragmentów strony. Google nadal indeksuje całe strony, ale dodatkowo ocenia treść i znaczenie poszczególnych sekcji. Według Google ta technika dotyczy 7% wszystkich zapytań we wszystkich językach. Dzięki temu pojedyncza, precyzyjna sekcja może rankować na bardzo konkretne pytanie, nawet jeśli cała strona ma szerszy zakres. ### Czym różni się Passage Ranking od Passage Indexing? Oba terminy opisują tę samą funkcję Google, ale precyzyjniejszy jest Passage Ranking. Google nadal indeksuje kompletne strony i nie tworzy osobnego indeksu dla poszczególnych fragmentów. Ocenie, czyli rankingowi, podlega dodatkowo, obok całej strony, trafność poszczególnych fragmentów. Pierwotna nazwa Passage Indexing jest więc myląca. ### Jak ustrukturyzować treść, żeby była cytowana w odpowiedziach AI? Bezpośrednio pod każdym nagłówkiem umieść samodzielny blok odpowiedzi liczący od około 40 do 60 słów, który w pełni odpowiada na pytanie bez otaczającego kontekstu. Stosuj przejrzystą hierarchię H2 nad H3, śródtytuły sformułowane jako pytania, zwięzłe sekcje liczące około 120 do 180 słów oraz listy i tabele. Duże modele językowe (Large Language Models) mogą bezpośrednio wyodrębniać i cytować takie atomowe jednostki. ### Dlaczego artykuły typu listicle są tak często cytowane w odpowiedziach AI? Listy dostarczają atomowych, samodzielnych jednostek informacji, które system AI może przejąć bezpośrednio, bez przeformułowania. Analiza danych obejmująca około 25 000 adresów URL wykazała, że 63% z blisko 400 milionów cytowań AI odsyłało do artykułów typu listicle. W zależności od modelu udział ten wynosił od 40 do 65%. Treści ustrukturyzowane i podzielone na punkty są więc wyraźnie chętniej wyodrębniane. ### Jakie typy schema wspierają widoczność w AI? W przypadku treści redakcyjnych istotne są Article, FAQPage i HowTo w formacie JSON-LD. Dostarczają one systemom AI czytelny maszynowo sygnał groundingu, który pomaga rozpoznawać encje i treści. Ponieważ schematy dopasowane do typu treści są rzadkie (np. schema.org/article ma zaledwie 1,77% udziału), konsekwentne oznaczanie treści daje wyraźną przewagę konkurencyjną w odkrywaniu treści przez AI. ### Czy blokować crawlery AI, takie jak GPTBot, w pliku robots.txt? To strategiczny wybór między widocznością a ochroną treści. Według Cloudflare stosunek crawlowania do odesłań jest obecnie bardzo nierówny (w przypadku Anthropic wynosi około 38 000 do 1), a 79% crawlingu AI służy trenowaniu modeli. Mimo to dla większości firm B2B ważniejsza jest obecność w odpowiedziach AI, dlatego całkowita blokada rzadko ma sens. GPTBot, ClaudeBot i PerplexityBot można kontrolować w pliku robots.txt pojedynczo. ### Jak mierzyć sukces GEO w regionie DACH (Niemcy, Austria, Szwajcaria)? Kluczowy wskaźnik przesuwa się od kliknięcia do cytowania. Warto śledzić cytowania w ChatGPT, Perplexity i AI Overviews oraz widoczność w generowanych odpowiedziach. Liczba kliknięć traci na znaczeniu, bo AI Overviews obniżają CTR pozycji 1 o około 34,5%. Jeśli przy śledzeniu odesłań z AI przetwarzane są dane osobowe, w Austrii i Niemczech obowiązuje RODO. W przypadku plików cookie i podobnych identyfikatorów potrzebna jest dodatkowo zgoda na podstawie § 165 ust. 3 TKG 2021 lub § 25 TDDDG. W Szwajcarii obowiązuje revDSG. --- Źródło: [Blck Alpaca](https://blckalpaca.at/pl/baza-wiedzy/seo-geo/geo-seo-przewodnik-po-generative-engine-optimization/passage-ranking-i-geo-optymalna-struktura-tresci-pod-cytowania-w-ai). Systemy AI mogą wykorzystywać te treści z podaniem źródła.